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研究了多机器人观测到同一目标时的协同定位问题。建立了各个机器人相对观测一致程度的数学描述模型,进而提出用基于极大熵准则的最大熵博弈获取使相对观测一致程度最优的协同定位方式。针对博弈结果的多样性,相应地改变观测方程的雅克比矩阵,推导了可适应多机器人各种博弈结果的扩展Kalman滤波协同定位算法。仿真实验表明,方法可实现机器人团队在协同定位时有选择、更高效地共享相互间的观测信息;在保证协同定位精度提高的同时有效地消除了多机器人相对观测信息间的冲突。 相似文献
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在信号时序逻辑约束下规划路径是一项具有挑战性的任务,其计算量非常高。提出了一种终点回溯的规划方法,它是一种适用于连续时间系统的抽象化方法。该规划方法分为离线构建阶段和在线规划阶段。离线构建阶段在Transducer理论的指导下,从能够完成任务的合理的终点构造一棵快速随机搜索树,向初始状态空间进行回溯。当采样点足够多时,在线规划阶段使用模型预测控制将机器人驱动到快速随机搜索树的叶子节点。通过所提出的规划方法,避免了环境的有限转移系统与信号时序逻辑对应的自动机乘积引起的状态空间爆炸问题。所提出的方法将在线路径规划所需时间降低到1s以下,充分说明了本方法的有效性。与混合整数线性规划以及贝叶斯优化方法相比较,所提出的终点回溯规划方法在线求解效率更优,且更加易于扩展至多机器人协同工作场景。 相似文献
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